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人工智能学习的三个方法

发布时间:2024-03-29 05:20:05   作者:爱游戏手游中心   来源:爱游戏手游平台官网

  全世界都在说人工智能,想进入人工智能的领域,得首先搞明白人工智能是一种概念,是一个目标,指的是能够赋予机器智能,能够像人类一样进行决策,它是长久以来计算机届人士的愿景,所以一定要清楚“人工智能并不是一项技术”。所以对于人工智能的憧憬一定要转化为目前的技术思路和技术领域。

  目前在实现人工智能这个目标上走的最好的技术就是“机器学习”,这就说明你得踏入“机器学习”这条道路。“机器学习”也同样是一个广泛的技术概念,它包含的技术“流派”林林总总,大致的划分是“传统机器学习”、“深度学习”、“强化学习”。初始的入门不可能面面俱到,所以一定要先找准你想要从事的行业和场景,然后去看这个行业和场景中哪种技术的应用的最多。

  来自于数据挖掘流派,非常适用于结构化的数据(就是非常规整的表格型数据),适用于需要进行预测的场景(预测类别型结果、数值型结果):信用风险检测(预测类别)、销售预测(预测金额)、商品推荐(预测类别、预测评分)等。

  来自于机器人学和自动控制,适用于需要探索和优化的场景,不一定需要结构化的数据,对于模拟环境的准确度有强要求,能够根据环境中参数的变化和环境的反馈自动给出最优选择:制造业某种设备运行时参数自动调控、智能温控、智能污水处理、智能交通信号灯、Alpha Go 围棋。

  来自于神经网络的大规模应用和计算集群算力的提升,非常适用于非结构化数据,比如图像、语音等,适用于识别类场景:图像识别、语音识别、语音合成、语义识别。

  作为时下最热门的技术,机器学习吸引了众多开发者了解学习,大家均希望揭开其神秘的面纱。如何如何开启程序员的人工智能之路,以下几种方法一定受用。

  如果是 1,那么就需要非常扎实的数学能力《高等数学》《数理统计》《线性代数》这些基础课程自不必说,而且非常需要一个博士学位的加持。

  如果是 2,那么上述 3 门数学课起码要做到理解基本概念,可以不会算某些公式,但是得知道公式的原理和作用。

  内功就是机器学习算法原理,数学能力能让你很好的读懂这些算法的计算过程,但是你需要通盘的去理解经典的、流行的各个机器学习算法的原理,这样你就可以选择去从原理入手去优化它,或者选择从原理出发更好的理解它的适用场景。

  无论是详细了解机器学习的算法原理、还是为一个具体的场景、示例开发机器学习模型,都需要一定的工具能力和代码能力。

  独自一人进行学习和实践,太过于孤独,华为云自去年开始便致力于机器学习技术的开发与研究,并推出了多款机器学习的免费课程供开发者探究机器学习的奥秘。开发者可以在华为云课程的社群中,与志同道合的同行共同探讨技术问题,集思广益,快速提升自己。

  一名厉害的 Java高级架构师都需要懂得哪些知识呢?我想,这也是很多读者迫切想知道的一个问题,因为如果不站在一个宏观的角度的话,所有学过的知识点都是零散的,就感觉像一只迷路的小鹿,跌跌撞撞的,总感觉欠点火候,对吧?

  学习是一份苦差事,这句话真的不是说说而已,真的是你认真学习过,才会懂得,学习是多么的辛苦,这点我深有体会,但是我还是想说,没办法,想要更好的生活,你就要不断地努力学习。

  根据我的经验,我来给你呈现一个软件工程师进入人工智能领域的“学习路线图”,希望可以帮助到想转型进入人工智能领域的同学。

  在未来的几个月中,“人工智能基础课”这个专栏将和你分享人工智能的基础知识,以帮助你更好地理解人工智能的内涵。

  机器学习中数学的重要性:良好的数理基础会让机器学习事半功倍,算法和模型的选择和理解都需要一定的数学基础。 -机器学习中哪些数学知识是必备的:线性代数、概率论和统计学、多元微积分、算法和优化理论、复变函数和信息论中的相关知识和概念都是必需的。

  目前在新能源汽车上最广泛使用的三元锂电池,一般由正极、隔膜、负极,再灌入电解液制造而成。 而固态锂电池,顾名思义就是由固态电解质代替隔膜和电解液。

  机器学习进展飞速,有时甚至觉得,超过 2 年的想法或算法就过时了,或者就被其他更好的东西所取代。然而有时候,有些旧想法,即使科学界的大部分人已经远离它们,它们仍然很重要。

  新一季的主题是机器学习,我会帮你把握不同模型之间的内在关联,让你形成观察机器学习的宏观视角,找准进一步理解与创新的方向。

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